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多阶段随机规划的若干算法及应用研究

作　者: 孙超
导　师: 周长银
学　校: 山东科技大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 多阶段随机规划 Benders分解 原始-对偶分解 SQP分解 随机规划模型
分类号: O221.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


本文系统阐述了随机规划问题的产生与发展,总结和分析了近年来随机规划领域的研究成果。在前人研究的基础上,对多阶段随机规划问题的新算法及其在实际中的应用进行了研究,深入探讨了对求解多阶段随机规划问题的Benders分解算法、原始-对偶分解算法和SQP分解算法。全文共分四章,各章内容安排如下：第一章,阐述了随机规划问题的产生、发展过程及其分类,并概括介绍了求解此问题的一般方法和近年来的研究现状。第二章,简要介绍了求解随机规划问题的分解算法,特别详细介绍了Benders分解算法和原始-对偶分解算法,对两种算法进行了比较分析。第三章,给出了求解多阶段随机规划问题的一种基于SQP的分解算法,算法的优越性在于,当随机变量的实现值为有限集但大规模时,可以将分解成一系列小规模的二次规划问题求解,最后证明了该算法具有全局收敛性。第四章,以具体的生产供应计划活动为背景,基于随机规划理论,建立了相关多阶段随机规划模型,并用第二章中给出的方法求解此生产供应计划模型,结果表明算法是有效的。

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 运筹学 > 规划论（数学规划） > 随机规划
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